基于观测器和全局收缩映射的设定点控制

针对具有参数不确定性并且仅有位置信息可测的机器人系统,本文首先研究了带有速度近似的■+有偏标称重力补偿的设定点控制方法。该方法利用线性观测器理论对不可测速度信号进行近似,基于此伪速度信号设计的设定点控制虽然可以保证闭环系统全局稳定,但由于无法对重力精确补偿,因此系统存在静差。为消除静差,本文借助全局收缩映射理论,每到闭环系统输出达到稳态时,通过重复修正线性观测器参数使静差逐步收敛到零,保证系统全局渐进稳定。利用所设计的控制器对并行机器人进行设定点控制,仿真实验表明,虽然不同的设计参数对控制效果有所影响,但都能够确保系统输出收敛到标称点。

一种自动分割跟踪视频运动对象的方法

针对视频图像中单个运动对象的分割和跟踪问题,提出了一种基于时空离散度的视频对象分割跟踪算法。该算法首先采用时空离散度进行运动对象区域的粗定位;然后通过形态学算子来进行细定位,并获取运动物体的二值模型;再然后使用部分Hausdorff距离实现后续帧中运动对象模型的匹配;最后为了容纳运动对象在视场中形状的变化,在图像距离空间中引入了欧几里德范数作为约束条件来完成运动物体模型的更新。实验表明,在运动对象跟踪过程中相邻位置差未超过2个像素点,从而验证了算法的有效性。